1.腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析
2.基于AI或传统编码方法的图像图像压缩开源算法汇总
3.融合CFPNet的EVC-Block改进YOLO的太阳能电池板缺陷检测系统
4.FPGA高端项目：Xilinx Artix7系列FPGA多路视频拼接 工程解决方案 提供4套工程源码和技术支持
5.FPGA高端项目：解码索尼IMX327 MIPI相机+2路视频融合叠加，提供开发板+工程源码+技术支持
6.紫光同创FPGA纯verilog代码实现视频拼接，融合提供PDS工程源码和技术支持
腾讯T2I-adapter源码分析（2）-推理源码分析
随着stable-diffusion和midjourney展示出AI绘图的源码惊人潜力，人们对技术进步的图像惊叹不已。然而，融合AI绘图的源码企业面试spring源码可控性一直是痛点，仅凭描述词控制图像并不尽如人意。图像为增强AI图像的融合可控性，Controlnet和T2I-adapter等技术应运而生。源码本文将通过解析T2I-adapter的图像推理源码，揭示其工作原理。融合
本文将深入剖析推理部分的源码代码，以便理解T2I-Adapter的图像实际操作。使用如下的融合命令行指令进行推理，如test_adapter.py，源码它需要指定条件类型、深度图路径、前置处理器类型、提示语、模型和缩放尺寸等参数。
在test_adapter.py中，主要分为参数读取、模型加载和推理运算三个步骤。参数读取部分包括检查支持的条件、构建提示语，以及根据输入选择前置处理。模型加载涉及stable-diffusion和adapter模型，前者通过配置加载，后者根据输入条件构造Adapter模型。
加载stable-diffusion模型时，代码引用了来自github的CompVis/stable-diffusion库，其中关键部分包括加载参数、模型配置以及UNetModel的改动。Adapter模型的构造与论文中的结构图一致，通过ResnetBlock的组合实现。
在推理过程中，先对输入进行预处理，如深度图的处理。随后，get_adapter_feature和diffusion_inference两个核心函数调用adapter模型，与stable-diffusion模型结合进行特征融合和采样。最后，DDIM采样器接收并处理adapter特征，最终生成图像。
通过以上分析，我们逐步揭示了T2I-adapter的推理机制。后续文章将探讨训练代码。在游戏开发中，AI生成游戏角色动作的应用，如AUTOMATIC，展示了这种技术的玩家社区app源码实际应用，以解决美术资源匮乏的问题。
基于AI或传统编码方法的图像压缩开源算法汇总
探索图像压缩技术的前沿，融合AI与传统编码策略，我们精选了多项开创性研究成果，旨在提升图像压缩的效率与视觉质量。让我们一同探索这些卓越的算法:Li Mu等人的突破：年CVPR大会上，他们提出了《Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression》（论文链接），借助深度学习的自编码器，赋予内容感知，通过优化编码器、解码器和量化器，赋予图像在低比特率下更清晰的边缘和丰富纹理，减少失真。其开源代码可于这里找到，基于Caffe框架。
Conditional Probability Models的革新：Mentzer等人在年的CVPR展示了他们的工作，通过内容模型提升深度图像压缩的性能，论文名为《Conditional Probability Models for Deep Image Compression》（论文链接）。
利用深度神经网络的力量，研究者们正在重新定义压缩标准。例如，Toderici等人在年的CVPR中展示了《Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks》，使用RNN构建可变压缩率的系统，无需重新训练（论文链接）。其开源代码可在GitHub找到，基于PyTorch 0.2.0。 创新性的混合GRU和ResNet架构，结合缩放加性框架，如Prakash等人年的工作所示，通过一次重建优化了率-失真曲线（论文链接），在Kodak数据集上，首次超越了JPEG标准。开源代码见这里，基于Tensorflow和CNN。 AI驱动的图像压缩，如Haimeng Zhao和Peiyuan Liao的CAE-ADMM，借助ADMM技术优化隐性比特率，提高了压缩效率与失真性能（论文），对比Balle等人的工作（论文）有所突破。 生成对抗网络（GAN）的优化应用，如.论文，展示了在低比特率下图像压缩的显著改进，开源代码可在GitHub找到，它以简洁的方式实现高图像质量。 深度学习驱动的DSSLIC框架，通过语义分割与K-means算法，提供分层图像压缩的高效解决方案，开源代码在此，适用于对象适应性和图像检索。 传统方法如Lepton，2019云购源码通过二次压缩JPEG，节省存储空间，Dropbox的开源项目链接，适合JPEG格式存储优化。 无损图像格式FLIF，基于MANIAC算法，超越PNG/FFV1/WebP/BPG/JPEG，支持渐进编码，详情可在官方网站查看。 Google的Guetzli，以高效压缩提供高画质JPEG，体积比libjpeg小-%，适用于存储优化（源码）。 这些创新的算法和技术，展示了AI和传统编码方法在图像压缩领域的融合与进步，不仅提升了压缩效率，更为图像的存储和传输提供了前所未有的可能性。融合CFPNet的EVC-Block改进YOLO的太阳能电池板缺陷检测系统
随着太阳能电池板的广泛应用，对其质量和性能的要求也越来越高。然而，由于生产过程中的各种因素，太阳能电池板上可能存在各种缺陷，如裂纹、污染、烧结不良等。这些缺陷会降低太阳能电池板的效率和寿命，因此及早发现和修复这些缺陷对于保证太阳能电池板的性能至关重要。传统的太阳能电池板缺陷检测方法主要依赖于人工视觉检查，这种方法效率低下、成本高昂且容易出错。因此，研究开发一种自动化的太阳能电池板缺陷检测系统具有重要的意义。
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的突破，特别是目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）算法以其高效的检测速度和准确的检测结果而备受关注。然而，传统的YOLO算法在太阳能电池板缺陷检测中存在一些问题，如对小尺寸缺陷的检测不够准确，对于复杂背景下的缺陷检测效果较差等。为了解决这些问题，本研究提出了一种改进的YOLO算法，即融合CFPNet的EVC-Block改进YOLO的太阳能电池板缺陷检测系统。该系统将CFPNet的EVC-Block结构引入到YOLO算法中，以提高对小尺寸缺陷的检测准确性，并通过引入注意力机制来增强对复杂背景下缺陷的检测能力。
具体而言，该系统首先使用CFPNet对太阳能电池板图像进行预处理，提取出关键特征。然后，php导航源码好看利用EVC-Block结构对特征进行进一步的增强和压缩，以提高检测的准确性和效率。最后，通过YOLO算法进行目标检测，识别出太阳能电池板上的缺陷。该系统的研究意义主要体现在以下几个方面：通过融合CFPNet的EVC-Block改进YOLO算法，提高了太阳能电池板缺陷检测的准确性、速度和适应性，有助于提高太阳能电池板的质量和性能，促进太阳能产业的发展。
在数据集的采集与标注过程中，首先收集所需的，可以通过TYBDatasets等公开数据集获取。使用图形化的图像注释工具labelImg，将标注为VOC格式，然后使用labelImg将标注信息保存到XML文件中。通过Python脚本将VOC格式转换为YOLO所需的txt格式，整理数据文件夹结构，确保训练、验证和测试数据集的正确分类与标注。
模型训练过程中，程序文件EVCBlock.py、LVC.py、Mlp.py和train.py分别实现了EVCBlock、LVC、Mlp和模型训练的逻辑。ui.py文件构建了图形用户界面，包括标签、标签框和文本浏览器，用于显示缺陷种类和数量。models\common.py文件包含了通用的模块，用于构建模型结构。通过训练程序train.py，模型可以在自定义数据集上进行训练，并进行多GPU分布式训练以提高效率。
特征金字塔网络(CFPNet)通过引入全局显式的中心特征调节，能够更好地捕捉全局长距离依赖关系和局部角落区域特征，提高目标检测性能。EVC-Block结构的引入，使得YOLOv5能够更好地适应太阳能电池板缺陷检测的需求，提高对小尺寸缺陷的检测准确性，并增强对复杂背景下的缺陷检测能力。
系统整体结构包括输入图像、CNN骨干网络、显式视觉中心、全局中心化调节和用于目标检测的解耦头网络等组件，通过融合CFPNet的EVC-Block改进YOLOv5的方法，系统能够实现更全面、差异化的特征表示。此外，多商户轮训源码系统整合了完整源码、数据集、环境部署视频教程和自定义UI界面，为太阳能电池板缺陷检测提供了全面的解决方案。
参考文献提供了相关研究的背景和成果，如基于YOLOv3的太阳能电池板缺陷检测、基于轻量化卷积神经网络的光伏电池片缺陷检测方法、基于深度卷积自编码网络的小样本光伏热斑识别与定位等，这些文献为本研究提供了理论支持和实践案例。通过融合CFPNet的EVC-Block改进YOLOv5的方法，本系统旨在提高太阳能电池板缺陷检测的准确性和效率，为太阳能产业的发展提供技术支持。
FPGA高端项目：Xilinx Artix7系列FPGA多路视频拼接 工程解决方案 提供4套工程源码和技术支持
FPGA高端项目：Xilinx Artix7系列FPGA多路视频拼接 工程解决方案 提供4套工程源码和技术支持 在图像处理领域，图像拼接是一项广泛应用于医疗和军用行业的技术。市面上的图像拼接方案主要有Xilinx官方推出的Video Mixer方案和自定义代码实现。官方方案直接调用IP并配置SDK即可实现，但对资源要求较高，不太适合小型FPGA。本文介绍使用Xilinx的Artix7系列FPGA通过纯verilog代码实现多路视频图像拼接。 该方案提供4套工程源码，适用于不同需求，包括1路视频叠加背景输出、2路、3路和4路视频拼接。每套工程都有详细的使用说明，旨在帮助用户掌握视频拼接的用法，移植和设计自己的项目。源码移植覆盖了市面上主流FPGA，并且整体代码结构优化，资源消耗和功耗合理。工程源码和技术支持详情如下：工程源码1：1路视频叠加P背景输出
工程源码2：2路视频拼接
工程源码3：3路视频拼接
工程源码4：4路视频拼接
本文还提供了工程移植说明和注意事项，包括vivado版本不一致、FPGA型号不一致的处理方法。工程源码以网盘链接形式提供，确保用户能够轻松获取并进行移植。 本方案不仅适用于在校学生和研究生项目开发，也适用于在职工程师的学习提升。在医疗、军工等高速接口或图像处理领域，该方案提供了强大的技术支持和详细的工程实现。通过提供完整的工程源码和技术支持，用户可以快速上手，实现多路视频拼接功能。 在学习FPGA过程中，文章还提供了对FPGA就业的高端项目培训计划，旨在提升从业者的技能和工资待遇。培训计划包括提供工程源码、设计文档、学习指导和定期检查。同时，文章强调了学习FPGA的关键步骤，包括从零基础开始、基础问题的自我解决、源码理解与应用、逐步增加修改幅度等。 文章最后，提供了一个FPGA视频拼接叠加融合专栏的链接，收录了作者目前掌握的FPGA视频拼接方案，包括基于HSL实现、纯verilog代码、单路至多路视频拼接、不同输入视频类型的融合等。此外，文章还详细介绍了在Xilinx Kintex7系列FPGA上的应用，以及在Xilinx Artix7和Zynq系列FPGA上的移植方案。 设计思路和框架方面，文章详细解释了视频源选择、ov i2c配置及采集、动态彩条、视频拼接算法、图像缓存、视频输出等关键步骤，以及FDMA图像缓存架构。通过提供设计框图和代码示例，读者可以更好地理解整个方案。 总之，该文章为FPGA领域的用户提供了全面的多路视频拼接解决方案，从工程设计、源码提供到技术支持，涵盖了从理论到实践的全过程。通过遵循文章的指导，用户可以快速掌握视频拼接技能，应用于实际项目。FPGA高端项目：解码索尼IMX MIPI相机+2路视频融合叠加，提供开发板+工程源码+技术支持
FPGA高端项目：索尼IMX MIPI相机解码与2路视频融合叠加开发
在FPGA图像处理领域，MIPI协议因其复杂性和技术挑战而备受瞩目。为简化开发，我们基于Xilinx Kintex7-T FPGA开发板，设计了一个方案，专门针对索尼IMX MIPI相机的4 Lane RAW模式视频进行解码，输出分辨率为x@Hz。利用自研的MIPI CSI RX解码IP，我们将原始RAW视频转换为AXI4-Stream格式，并进行后续的图像处理，包括Bayer转RGB、白平衡、色彩校正等，以达到显示质量要求。
融合叠加功能上，我们采用HLS方法，通过SDK灵活配置2路视频的透明度和叠加位置。视频被缓存在DDR3中，通过VDMA进行高效同步，并通过HDMI输出到显示器。针对索尼IMX的FPGA解码源码，我们提供了详细的工程1，包括相机连接、开发板配置和VGA同步等步骤。该方案适用于高端FPGA图像处理，适用于公司项目、研究机构和高校开发，也适合个人学习。
我们的MIPI解码IP和图像处理模块都已整理在专门的MIPI编解码专栏中，支持Xilinx、Altera和Lattice等平台。此外，我们还提供了专用的开发板和配套的详细设计文档，帮助用户快速上手并进行个性化项目定制。
要开始上板调试，你需要准备本博开发板、IMX相机、HDMI显示器等设备。我们还提供了工程代码的获取方式，以网盘链接的形式提供方便下载。如有任何移植或配置问题，文章末尾提供了相关注意事项和解决方法。
紫光同创FPGA纯verilog代码实现视频拼接，提供PDS工程源码和技术支持
紫光同创FPGA纯verilog代码实现视频拼接，提供PDS工程源码和技术支持
前言
在年7月，面对国际局势，懂先生秉持为中华民族伟大复兴的中国梦贡献力量的信念，启动了旨在推动祖国先进制程半导体领域自主可控的战略行动。在年初，尽管当时的国产FPGA领域仍处于发展初期，落后于Xilinx等国际巨头，但短短四年时间，国产FPGA实现了从低端到高端的飞跃，如今已形成百家争鸣的局面。此情此景，让人不禁想起了“魏武挥鞭，东临碣石有遗篇，萧瑟秋风今又是，换了人间”的诗句。
在当前国产FPGA领域，主要特点有：
1. 性价比高，与同级别的国外大厂芯片相比，价格相差几倍甚至十几倍；
2. 自主可控，拥有完整自主知识产权的产业链，从芯片到相关EDA工具；
3. 响应迅速，FAE技术支持到位，及时解决开发过程中的问题；
4. 采购便捷，产业链自主可控，采购流程简单。
在FPGA应用中，图像拼接是常见的需求。本方案采用紫光同创的PGLG-6MBG FPGA纯verilog代码实现图像拼接。对于视频源的选择，方案提供两种方式：一种是使用廉价的OV摄像头模组，另一种是通过代码内部生成动态彩条模拟摄像头视频。视频源的选择通过代码顶层的`define宏定义进行，默认使用OV作为视频源，输入分辨率为x@Hz。FPGA采集视频后，将图像数据复制一份，以模拟两路视频输入。此设计提供一套Pango Design Suite .4版本的工程源码。
本设计适用于在校学生、研究生项目开发，也适用于在职工程师作为学习提升的资源。适用于医疗、军工等行业的高速接口或图像处理领域。工程源码和技术支持已准备好，可供下载。
相关方案推荐
为了满足不同场景的需求，本博主推荐了以下方案：
1. FPGA视频拼接叠加融合方案：涉及基于HSL实现的视频拼接、基于纯verilog代码实现的视频拼接，以及单路、2路、3路、4路、8路、路视频拼接等。
2. FPGA图像采集方案：利用紫光同创FPGA的DDR控制器IP，实现对图像的DDR缓存。
3. FPGA图像缩放方案：提供基于紫光同创FPGA的图像任意尺寸缩放实现。
设计思路框架
设计使用紫光同创FPGA纯verilog代码实现视频拼接，视频源可选OV摄像头模组或动态彩条。默认使用OV作为视频源，输入分辨率为x@Hz。FPGA采集视频后，将图像数据复制一份，模拟两路视频输入。使用HDMA视频缓存架构实现图像的乒乓缓存，读出视频后，通过纯verilog显示的HDMI输出模块送显示器显示。工程提供Pango Design Suite .4版本的源码。
视频源选择逻辑、OV摄像头配置与采集、HDMA图像缓存、HDMI输出等细节已在设计中体现。动态彩条、输入输出视频、HDMA缓冲FIFO、HDMA控制模块、工程详解、上板调试验证、演示及工程源码获取等具体内容将在后续部分详细介绍。
CSS backgroundImage 7个好用的技巧
背景图像在CSS中是一项强大且常用的特性。本文将介绍7个与背景图像相关的实用技巧，帮助开发者优化网页设计。
1. 让背景图像完美适配视口。只需使用特定CSS代码即可实现，代码示例如下：
事例源码：[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
2. 在CSS中使用多个背景。通过指定多个背景路径，可以轻松实现，代码如下：
事例源码：[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
3. 创造三角形背景图像。利用两个div和clip-path属性，能够制作出独特的三角形背景，代码如下：
HTML
CSS
事例源码：[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
4. 在背景图像上添加叠加渐变。通过设置渐变，可以增强图像的视觉效果，代码如下：
CSS
事例源码：[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
5. 创建动态变化背景颜色。动态更改背景颜色以匹配，提升视觉吸引力，代码如下：
CSS
事例源码：[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
6. 制作网格背景图像。为艺术或摄影项目增添创意，实现独特背景效果，代码如下：
HTML
SCSS
事例源码：[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
7. 将背景图像设置为文本颜色。利用background-image与background-clip，实现文本与背景图像的完美融合，代码如下：
HTML
SCSS
事例源码：[点击预览](https://codepen.io/duomly/pen/...)
改进CARAFE特征图上采样的YOLO的人种图像分类系统
本文研究背景着重于全球化进程中人种识别的重要性，人种分类是通过人脸图像中的物理特征分析，来确定个体所属的人种群体。随着科技的发展，尽管地理隔阂减少，但种族间的冲突仍需管理和融合。本文的系统针对人脸图像中不同群体的个体物理差异，利用改进的CARAFE特征图上采样的YOLO算法进行分类。
系统包含多个关键组件：数据集的收集和整理，如使用RaceDatasets，通过Python脚本转换格式；模型训练，如train.py支持自定义数据集训练和多GPU选项；export.py负责模型导出，如TorchScript和ONNX格式；ui.py提供图形用户界面，用于图像或视频的目标检测和分类；val.py用于模型验证，评估指标包括精度和召回率等。
在yolov5-CARAFE.py中，CARAFE模块通过预测上采样核并重组特征图，实现了内容感知的上采样，与传统方法相比，它具有更大的感受野和轻量化特性。classify\predict.py则用于图像分类推理，可处理多种数据源。整个系统优化了CARAFE的上采样过程，以提高人脸识别的准确性和效率。
系统结构清晰，包括训练结果的可视化分析，如损失函数、准确率和学习率的变化，以评估模型性能。通过整合源码、数据集和部署教程，系统提供了一个全面的解决方案。
参考文献引用了多项关于人种识别和面部特征研究的学术论文，为模型的开发提供了理论支持。研究者们通过实验验证了改进的CARAFE在人脸种族分类中的有效性，为跨文化交流和全球融合提供技术手段。
基于改进Deeplabv3+的视频人像背景替换系统（源码＆教程）
视频背景替换技术在图像处理和视频编辑领域具有重要地位，旨在从视频序列中提取前景信息并将其融合到新背景中，以减少制作成本、改善抠图质量并提高图像融合效果。早期方法受限于特定的拍摄环境，交互式绿幕抠图成本高、速度慢，且图像融合算法丢失前景信息严重，导致融合图像失真，人物颜色虚假。针对这些问题，本文提出改进Deeplabv3+算法和改进PoissonEditing算法，联合视频风格迁移算法，实现视频人物背景替换系统。
改进Deeplabv3+算法采用编码器与解码器并联结构，通过DCNN生成多维度特征，遵循ASPP规则增加感受视野，结合边缘校正通道算法对分割的人体图像进行后处理。改进后的算法前端采用空洞卷积获取浅层低级特征，后端采用vgg-获取深层高级特征信息，输出尺寸为4的通道特征用于图像分割。
系统整合部分包含完整源码、环境部署视频教程、数据集和自定义UI界面。通过参考博客《基于改进Deeplabv3+的视频人像背景替换系统（源码＆教程）》，实现视频人物背景替换系统的集成与优化。
参考文献提供相关领域的综述与讨论，涉及深度学习、图像处理、图像分割、图像抠图算法等多个方面，为系统设计提供理论基础与实践经验。
